基于李雅普诺夫指数的齿轮箱故障诊断方法及系统技术方案

本发明专利技术涉及工程机械故障诊断技术领域，尤其涉及一种基于李雅普诺夫指数的齿轮箱故障诊断方法及系统，方法包括以下步骤：S1、采集齿轮箱的振动数据作为原始振动信号；S2、采用小波降噪的方法对原始振动信号进行降噪处理得到去噪信号；S3、对去噪信号进行相空间重构，求解最大李雅普诺夫指数，当求得的最大李雅普诺夫指数大于零时，表示齿轮箱发生故障，当求得的最大李雅普诺夫指数小于零时，表示齿轮箱正常运行。本发明专利技术针对齿轮箱振动信号的非线性特点，使用能够度量非线性系统运动特征的量化指标最大李雅普诺夫指数来定量的描述齿轮箱的运行状态，能够有效诊断出齿轮箱的运行状态是否正常，有效避免机械故障停机造成的时间浪费。费。费。

【技术实现步骤摘要】
基于李雅普诺夫指数的齿轮箱故障诊断方法及系统


[0001]本专利技术涉及工程机械故障诊断
，尤其涉及一种基于李雅普诺夫指数的齿轮箱故障诊断方法及系统。

技术介绍

[0002]现代工程机械种类繁多，大多在野外作业，经常处于有大量油污、沙土、砖石的工作环境中，而且在实际使用时，需要长时间作业，人歇车不歇，工作负荷大，这些不利条件容易造成工程机械故障停机。对于停机后的维修，配件的运输与现场的维修更换，会花费大量的时间，从而影响工程的正常开展，对于施工方来说，这无疑带来不必要的时间浪费和经济损失，对于工程机械生产商来说，对故障机械的维修经常以新总成更换为主，而非部件的维修再使用，从而会增加一笔售后服务的开支。为了减少配件运输时间，市面上采取根据各地区工程机械保有量来安排备品备件的储备，但储备会相应增加仓储费用。总而言之，在工程机械工作状态开始出现恶化时，及时对故障进行早期诊断，及时进行机械的保养维护是十分必要的。
[0003]在工程机械的使用中，齿轮箱作为重要的动力传递部件，内部的齿轮和轴承需要经常遭受大载荷的变化冲击，使得齿轮箱成为机械本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于李雅普诺夫指数的齿轮箱故障诊断方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、采集齿轮箱的振动数据作为原始振动信号；S2、采用小波降噪的方法对所述原始振动信号进行降噪处理得到去噪信号；S3、对所述去噪信号进行相空间重构，求解最大李雅普诺夫指数，当求得的最大李雅普诺夫指数大于零时，表示所述齿轮箱发生故障，当求得的最大李雅普诺夫指数小于零时，表示所述齿轮箱正常运行。2.如权利要求1所述的基于李雅普诺夫指数的齿轮箱故障诊断方法，其特征在于，通过安装在所述齿轮箱的壳体上的振动加速度传感器采集所述齿轮箱的振动数据。3.如权利要求1所述的基于李雅普诺夫指数的齿轮箱故障诊断方法，其特征在于，所述S2具体包括：S21、对所述原始振动信号进行小波分解，得到不同层级的高频信息和低频信息；S22、对所述高频信息进行阈值处理，得到符合条件的高频信息；S23、将所述符合条件的高频信息与分解得到的低频信息相加重构信号，得到所述去噪信号。4.如权利要求3所述的基于李雅普诺夫指数的齿轮箱故障诊断方法，其特征在于，对所述原始振动信号进行小波分解的步骤具体为：S211、对于含有噪声的原始振动信号，其信号的小波展开式可表示为：，其信号的小波展开式可表示为：，其信号的小波展开式可表示为：其中，t为时间，j为展开尺度，k为时间的偏移量，和分别为近似展开系数和小波展开系数，和分别为尺度函数和小波函数，对应所述原始振动信号的低频信息，对应所述原始振动信号的高频信息；根据尺度函数的多分辨分析方程：其中，n为不同展开尺度下的时间偏移量，为尺度函数系数；推导得出：则：根据小波函数的多分辨分析方程：
其中，为小波函数系数；推导得出：则：由上述公式可知，近似展开系数和小波展开系数可由得到，而即为原始振动信号的抽样序列。5.如权利要求4所述的基于李雅普诺夫指数的齿轮箱故障诊断方法，其特征在于，所述S22的步骤具体包括：S221、确定阈值；S222、选择软阈值函数进行处理，当小波展开系数的绝对值小于所述阈值时，令其为零；当小波展开系数的绝对值大于所述阈值时，令其减去阈值，即：其中，sgn()为符号函数。6.如权利要求5所述的基于李雅普诺夫指数的齿轮箱故...

【专利技术属性】
技术研发人员：杨秦敏，翁得鱼，曹伟伟，陈旭，邓波，张善睿，张琳，
申请(专利权)人：北谷电子无锡有限公司泺谷科技上海有限公司北谷电子有限公司上海分公司，
类型：发明
国别省市：